Wav2lip预训练模型，包含人脸检测模型、wav2lip生成模型、wav2lip_gan生成模型、wav2lip判别模型等，使用此模型通过音频驱动视频，生成最终的嘴型与语音的匹配

作为智能配电网的重要设备之一，电力变压器运行状态的准确判别和预警有重要意义。全面分析电力变压器状态量，建立由油色谱、电气试验、绝缘油试验、附件运行状况4个一级指标和18个二级指标组成的电力变压器状态评价指标体系。建立基于模糊综合评价和贝叶斯判别的电力变压器状态判别和预警模型。实例证明该模型能准确高效地判别变压器的工作状态并提出相应的预警和检修计划。

1. 写在前面 今天补了一下机器学习的数学知识，突然又遇到了判别模型和生成模型这两个词语，之前学习统计学习方法的时候也遇到过，当时就模模糊糊的，如今再遇到，发现我还是没明白， 但这次哪有轻易再放过去之理？所以查了很多资料，试图结合自己理解的，把这个知识点整理整理，毕竟这个知识点也是面试官非常喜欢问的一个问题。 所以，下面我尽量把语言说的白话一些。 2. 判定模型 VS 生成模型 从本质上讲，生成模型和判别模型是解决分类问题的两类基本思路。 首先，你得了解，分类问题，就是我给定一个数据x，去判断它对应的标签y。 我的目标就是P(Y|X)。 下面我直接开门见山，先说一下这两种模型针对这个目标是怎么

基于MTALAB的神经网络判别模型.pdf

针对传统的矿井突水水源判别存在准确率较低的问题,选取K++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-及HCO3-6种水化学成分指标作为矿井突水水源判别依据,基于SPSS因子分析建模,确定21组突水水样训练样本中与第一主因子密切相关的水质指标,依据距离判别模型,将得到的水质指标作为样本数据输入Matlab平台,采用SQRT、MAHAL函数确定突水水样训练样本总体间的马氏距离矩阵。结果表明:构建二者相结合的矿井突水水源判别模型,其回判准确率高达99%,对8个未知的测试样本进行突水水源的识别,实例验证在判别指标选择合适的情况下,因子分析及距离判别相耦合的突水水源判别方式能有效地消除判别指标间的相互影响,提高判别率,为矿井水害防治提供理论基础。

在煤矿的开采过程中,矿井水害是常见的煤矿地质灾害之一,准确掌握地下水化学特征对指导煤矿防治水工作具有重要的实际意义。基于袁店二井煤矿各含水层水质化验资料（离子含量、pH值和矿化度）,绘制出各含水层的Piper三线图、Durov图,得出了各含水层的水质类型以及各水化学参数的变化规律。对各离子进行谱系聚类分析,明确了各离子的来源。在上述研究基础上,建立了相应的涌水水源判别模型。研究结果表明:袁店二井煤矿地下水阴离子主要为HCO3-和Cl-,阳离子主要为K++Na+,水化学类型以HCO3-·Cl--Na++K+型为主;其离子主要来源于可溶的钠钾盐以及难溶的碳酸盐岩。比对建立的水源判别模型,对1022工作面集中风巷处水样进行判别,得出1022工作面集中风巷涌水水源为煤系砂岩水。通过此项研究,为以后的矿井防治水工作提供一定的指导作用。

基于机器学习算法的NT-proBNP灰值患者心力衰竭判别模型评价.pdf

财务困境判别模型建立代码

2020年C题--面向康复工程的脑电信号分析和判别模型.doc